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ai生成方案（ai生成技术）

发布时间：2023-05-23 11:59:08 稿源：创意岭阅读： 141

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于ai生成方案的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，有小程序、在线网页版、PC客户端和批量生成器

官网：https://ai.de1919.com。

本文目录:

阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案
筹备两年，60万字诚意续作《腾讯游戏开发精粹Ⅱ》发布
用AI低成本制作自己的虚拟数字人？也行
ai制作保时捷车标的步骤
ai运动产品生产模式有哪些

ai生成方案（ai生成技术）

阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案

阿里云AI依托阿里顶尖的算法技术，结合阿里云可靠和灵活的云计算基础设施和平台服务，帮助企业简化IT框架、实现商业价值、加速数智化转型。阿里云数十项AI能力，稳定、易用、能力突出，是AI技术应用、开发的不二之选。

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基于语音识别、语音合成等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品‘能听、会说、懂你’式的智能人机交互体验。
1、语音识别
国内独创的字级LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了语音识别的精度。
a.一句话识别
针对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别。
b.一句话识别
对不限时长的音频流做实时识别，达到“边说边出文字”的效果。

2、语音合成
合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力，MOS评分达到业内顶级水准。
a.录音文件识别
针对已经录制完成的录音文件，进行语音识别的服务。
b.语言模型自学习工具
一键式自主优化方案，满足了各类用户对定制化场景的需求。

3、语音分析
构建语音交互场景下的口语理解和对话系统，提供给开发者自纠错能力及对话定制能力。

构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。
1、文字识别
将图片、照片上的文字内容识别出来，直接转换为可编辑文本的功能。
a.通用卡证
包含身份证正反面识别、护照识别、银行卡识别、名片识别、户口页识别。
b.通用文档
高精度识别各行业文档和表单表格，通用于各行业的通用文字识别。

2、图像识别
可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等。
a.票据识别
可结构化输出行业所需的各类票据关键字段内容。
b.手写识别
支持汉字、英文、数字、标点符号四类的手写体识别。

3、人脸识别
提供人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。

4、视频能力
通过对视频的多维理解，视频进行智能分析、主体识别、封面生成、内容检索等高效的服务。

致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。
1、自然语言处理
阿里云先进的自然语义处理技术广泛应用在电商、金融、物流等行业中。
a.智能短信解析
在手机端实现智能化、富媒体的短信展现形式，增强用户体验。
b.商品评价解析
高效甄别正负面评价，当前已支持24个行业类别。

2、语义理解
为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。
a.地址标准化
为企业，政府机关提供地址数据清洗，地址标准化能力。
b.NLP基础服务
为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。

3、机器翻译
以解决全场景语言障碍为目标，覆盖全球214种语言。
a.NLP自学习平台
无需算法背景，即可通过平台快速创建算法模型并使用。

4、内容安全
帮助用户降低色情、暴恐、涉政等违规风险，大幅度降低人工审核成本。

1、智能客服
随着人工智能技术不断发展，越来越多企业开始引入阿里云语音技术来搭建自己的智能客服系统。

2、信息审核
借助AI能力，有效改变了过去仅依靠人工内容审核的低效模式,极大提升内容审核的效率和准确度。

3、智能会议
随着云视频会议的快速崛起，结合语音、视觉等AI技术能力，为企业带来全新的会议体验。

4、智慧法庭
以信息化为核心的智慧法院建设,将引领司法领域的又一次技术革新,为行业带来更多价值。

5、智慧课堂
随着AI能力的引入，更好地赋能教学，有效提升教学效率，节省大量人力成本。

6、智慧医疗
帮助用户个性化定制导诊场景，避免患者盲目就医，有效提升就医体验。

7、图片搜索
结合不同行业应用和业务场景，帮助用户在自建图库中实现相同或相似图片搜索的以图搜图服务。

8、智慧媒体
结合阿里云AI的能力，打造从内容采集、内容制作到内容展示一体化媒体解决方案。

1、金融AI
AI是普惠金融的核心驱动力之—,A可以赋能金融企业节省大量人力成本提高效率，从而改善用户体验和减少信息不对称,助力金融客户实现智能化升级。
传统行业痛点：
√金融行业往往需要投入大星的人力，不仅使成本居高不下之外,繁复核验猃更容易使客户不满、甚至失去客户;
√传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，浪费大量数据资源;

阿里云AI带来的价值：
Al将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段。人工智能技术在前端可以用于服务客户，借助自然语言理解、语音识别等技术打造的客服系统,广泛应用于各类金融机构，提供24小时不间断的问答和营销服务;依托计算机视觉技术主要集中在支付和金融账户登录等场景,从而助力金融客户实现智能化升级。

2、教育Al
随着AI技术的引入,教育行业正在脱离单教育辅助的角色,为受教育者提供科技赋能、内容完善、效果优良的课程,结合海量优质资源覆盖终身学习场景,实现高质量教育的可持续发展目标。
传统行业痛点：
√传统教育行业无法满足每一位终端用户的个性化学习;
√批改系统、教学课堂存在大量资源浪费，并且准确性存在偏差;

阿里云Al带来的价值：
以学习者为中心，借助阿里云AI能力，如语音、视觉、语义分析等AI技术，更好地赋能教学、管理、学习、考试四个重点场景，有效提升教学效率，节省大量人力成本。

3、交通Al
A智慧赋能交通行业,可助力交通信息广泛应用与服务,提升交通系统运行效率和管理水平,打造实时、准确、高效的城市交通智能体。
传统行业痛点：
√普遍存在的车辆干扰、遮挡标识等违法行为，对此需要大量人力成本去甄别辨识;
√城市交通高峰期缺乏有效预测,造成大面积拥堵;

阿里云AIl带来的价值：
通过借助AI的合理性、高效性,采集各种道路交通及服务信息，将深度学习、图像检测、机器视觉等技术应用在交通安全、文明出行、城市交通治理等场景中，可极大减少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通体系完善。

4、新零售AI
阿里云A技术渗透新零售领域,构建数据打通、场景贯通、深度触达的AlI+零售"体系，利用人工智能、算法等关键技术将人与货、人与场实时结合、真正打穿，全面提升运昔效率提升消费者体验,助力零售业数字化升级。
传统行业痛点：
√零售业是典型的劳动力密集型行业，在其运营、供应等环节需要大量的人力资源,通过AI辅助收银、客服、门店等场景提高效率;
√随着人口红利消失，如何降低线下获客成本成为每一个零售企业必须要面对的问题;

阿里云AI带来的价值：
阿里云AI航能新零售行业各环节，基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术,赋翁能线上及线下零售商，在精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、无人零售、智能客服等领域中广泛应用,有效降低人力成本，提升利润空间。

5、政务Al
以阿里云AI技术为基石,把人工智能技术属性和社会属性的高度融合,辅助政府在经济、治理、民生等领域的管理变得更加精细化、智慧化,整合并高效利用政务资源,助力政务数智化转型。
传统行业痛点：
√在有限的人力资源下，需要面对大量公众需求和提供完善便捷的办事服务;
√海量政务信息数据，人力处理成本高、精准度低;

阿里云Al带来的价值：
将人工智能技术广泛应用到政府工作中，利用文字识别、身份认证、人脸识别、智能客服等技术，加强政务信息整合和公共需求精准预测,有效提高工作效率，为政府服务工作的不断改善提供可靠保障。

6、司法Al
阿里云A正在利用大数据和人工智能推进着—场数字化、智能化革命升级，集中AI能力服务于中国司法行业,能有效提高司法效率、保证司法公开公正、提升司法公信力等作用和价值,为行业带来更多值得期待的创新。
传统行业痛点：
√存在大量繁琐的事务使法律服务效率低下,案件堆积成山;
√传统法律咨询服务价格昂贵,无法有效帮助大量个体获得法律咨询;

阿里云AI带来的价值：
随着阿里云AI技术的快速发展，在智慧法庭、智能庭南等领域下,需要依托智能大数据分析、语音识别、图像视预分析等多项人工智能技术，从而实现案情要素分析、庭审语音识别自动转写、庭审行为视频分析等功能，实现在减少人力投入、提高工作效率的同时,还能够比人工做得更快、更准确。

筹备两年，60万字诚意续作《腾讯游戏开发精粹Ⅱ》发布

腾讯游戏开发精髓II

#第一部分

人工智能

第一章，基于照片的角色捏脸和个性化技术

角色的个性化已经成为现今游戏的一个常见需求。根据用户的照片，生成带有用户特征的游戏人脸将会提升用户的角色代入感和游戏体验。本方案设计了一个智能捏脸系统，可以根据用户上传或拍摄的人脸照片进行自动的三维人脸关键点检测，将标准的人脸根据游戏风格进行相应的变化，生成保持用户人脸特征且具备游戏风格的三维人脸模型。

第二章，强化学习在游戏 AI 中的应用

通过利用深度强化学习，我们在竞速类、格斗对战类等品类的游戏上建立了快速的游戏 AI生成管线。它只需要部分的人工参与，即可以批量地生成高质量的BOT AI。这些BOT AI在竞技水平上不仅能够比肩人类顶尖玩家，也能适配各个段位的人类玩家。与此同时，这些BOT AI在拟人性上也相比传统方法有更佳表现。

第三章，多种机器学习方法在赛车AI 中的综合应用

第三章以研发高强度的竞速赛车AI为目标，介绍遗传算法、监督学习和强化学习在赛车AI中的研究和应用。文章首先介绍利用遗传算法进行程序自动化调参解决人工调整AI参数的复杂问题，以得到能力较为不错的赛车AI参数；再采用通俗易懂的语言，介绍监督学习和强化学习训练赛车AI模型的基础知识以及落地过程中可能面临的挑战，并对它们的应用做简要分析，以便于缺少相关知识的游戏从业人员了解这两项技术。

第四章，数字人级别的语音驱动面部动画生成

本章论述了一种基于机器学习方法的语音驱动数字人处理框架和相关算法。与传统的基于规则或数据驱动的Lip Sync（Lip Synchronization，唇形同步）解决方案不同，该方案分析了高保真数字人面部绑定系统的制作管线和数据特点，并从机器学习的角度对该绑定进行抽象，定义了一个语音-控制器的端到端学习框架。基于这个框架，提出了一种基于深度学习的语音驱动面部动画模型。

#第二部分

计算机图形

第五章，实时面光源渲染

随着基于物理的渲染在实时渲染领域广泛应用，面光源变得越来越重要。面光源与经典的方向光、点光源等光源的区别在于其解为一个积分式，求解方向中Linearly Transform Cosine（LTC）由于精确性、较好的性能、支持多种类型的光源成为游戏等实时渲染应用程序的首选方案。然而要将LTC 在移动平台的生产项目中使用仍然存在不少挑战。本章将对一系列在实践中遇到的问题展开讨论。

第六章，可定制的快速自动化全局光照和可见性烘焙器

本章提供了一个可定制的快速烘焙方案，底层提供基于Voxel（体素）的快速构建和光线追踪，上层根据需求提供若干烘焙实现。该方案具有硬件要求低、可快速迭代、全自动等优势，如《王者荣耀》的对战地图可以在几秒之内预览烘焙效果，大大提升了项目美术迭代的效率。

第七章，物质点法在动画特效中的应用

最近一段时间，高质量的动画与电影中（尤其是好莱坞）开始使用一种称为物质点法（Material Point Method）的新的物理模拟技术。我们基于物质点法开发了可以用于制作对视觉细节要求较高的CG过场动画的Physion，可以充分发挥最新的GPU架构提供的强大计算力；与传统的CPU模拟器相比，计算效率提高了数百倍，在PC端绝大多数场景下可以达到实时或者准实时的速度。

第八章，高自由度捏脸的表情动画复用方案

本章所阐述的技术方案帮助游戏美术师高效制作捏脸控制器，赋予玩家更高的自定义形象的能力。面部表情捕捉方案可以生产高质量的表情动画美术资产。表情补偿技术将细腻的表情融入玩家捏出的特征脸。最后，通过针对移动端的表情系统性能优化和LOD 方案，使得更多的手机游戏玩家可以体验到这一切。

#第三部分

动画和物理

第九章，多足机甲运动控制解决方案

本章总结了一套以程序化动画为核心，结合动画序列、曲线控制及物理模拟等手段来增强表现力的解决方案。该方案不仅从根本上解决了滑步问题，还能为不同形态的机甲快速生产和迭代运动动画，使小团队在人力资源有限的情况下，依然能高效地打造高品质的机甲运动效果。

第十章，物理查询介绍及玩法应用

物理引擎的应用是游戏开发的重要组成部分。本章主要介绍物理引擎中的物理查询功能，同时附带相关玩法的实现方法。通过阅读本章，读者可以了解物理查询的作用和基本分类，以及3 种查询类别的算法和相关玩法实践。

第十一章，基于物理的角色翻越攀爬通用解决方案

我们开发了CP（Collison Probe，碰撞探测）系统，该系统基于物理系统的场景查询（Scene Query）功能，适用于各种不同的物理系统接口。本章介绍的算法在游戏《无限法则》中已经正式使用。开发中的难点主要来自对游戏中复杂情况的归纳和算法的复杂度控制。

#第四部分

客户端架构和技术

第十二章，跨游戏引擎的H5 渲染解决方案

本章介绍一种方法，通过实现一套精简版本的HTML5渲染引擎来屏蔽不同游戏引擎、平台的底层差异，同时保留游戏引擎必要的交互体验，可以采用H5 的开发方式来快速实现运营活动开发，最终做到开发和运营分离，运营部门自主开发运营活动而不依赖游戏发版节奏。

第十三章，大世界的场景复杂度管理方案

在相同的硬件平台下，复杂度管理方案很大程度上决定了大世界场景里填充内容的数量和质量。本方案基于控制理论中的负反馈控制系统，最终可达成：1、离线检测工具，自动分析场景各区域复杂度。2、运行时根据平台设定，智能控制场景内容的加载卸载、显示隐藏、LOD控制等。3、根据平台负载能力和当前负荷，更有效的控制运行负荷，获取平滑的fps。

第十四章，基于多级细节网格的场景动态加载

大型次世代手游在移动端极易遇到大规模场景加载导致的性能问题，Level Streaming（关卡流式加载）是用于解决大场景加载的一类技术。本章将介绍一种基于多级细节网格的Level Streaming 技术，它可以提高加载速度，降低加载内存，改善加载卡顿等性能问题。

#第五部分

服务端架构和技术

第十五章，面向游戏的高性能服务网格TbusppMesh

TbusppMesh 是一款腾讯自研的适合游戏微服务化的ServiceMesh（服务网格），提供了有状态服务一致性Hash 路由、选主、容灾等适合游戏业务场景的核心能力，助力游戏微服务化改造上云并提高CI/CD 效率。本章从数据通信、组网策略、有状态服务3 个方面介绍TbusppMesh 的技术原理和实现。

第十六章，游戏配置系统设计

本章主要介绍一种便捷的游戏配置管理方式，它实现了可视化管理、版本历史和回滚和一站式发布。本章在讲述游戏配置系统的同时，会对整个游戏配置从设计、生产到使用进行详细介绍，并在Github 上发布了一个Demo 实例供读者对照参考。读者可以在Github 上探索 configmanagedemo 查看Demo 具体实现细节。

第十七章，游戏敏捷运营体系技术

我们提出的一套不依赖版本的敏捷运营技术DataMore及其服务体系，基于游戏的日志以及标准化API接口，借助于实时计算能力打造的与游戏解耦的运营工具链，帮助游戏实现敏捷快速运营。

#第六部分

管线和工具

第十八章，从照片到模型

2019 年，举世闻名的巴黎圣母院被烧毁。所幸早年已经有学者对整个巴黎圣母院进行了完整的扫描和建模，这对后续的重建工作起到了重要的指导作用。本章搭建的Photogrammetry 生产管线可以用于从普通大小物件到大地形、大型物件模型的重建，将从拍摄照片到输出可用于实时渲染的模型的整个流程智能化、自动化，以便用较少的人力、较快的速度完成大规模室外场景的3D 重建工作。这将对游戏制作、数字化展览、数字化记录保存历史文化遗产、科学研究等起到很大的帮助作用。

第十九章，一种可定制的Lua 代码编辑检测工具

Lua 语法简单、使用灵活，在游戏开发中十分流行。但其生态并不完善，各插件在对Lua 项目的支持上仍存在一些不足。本章遵从微软LSP（Language Server Protocol，语言服务协议），前端使用TypeScript 语言，后端使用Go 语言开发了一款跨平台Lua 工具。目前主要提供了VSCode 插件的应用LuaHelper。

第二十章，安卓平台非托管内存分析方案

安卓平台一直缺乏简单易用的非托管内存数据采集与分析工具。对于大型游戏项目来讲，没有合适的底层工具，内存分析就是噩梦般的存在。本章旨在通过整合安卓平台中的相关技术，提供一种易用且高效的非托管内存数据采集和数据分析解决方案。

第二十一章，过程化河流生成方法研究与应用

目前比较有特色的河流生成方法是游戏《地平线：黎明时分》中提出的方法，考虑了阶梯瀑布、山谷侵蚀、宽度变化等河流自然特征，能够得到比较生动的效果。本章借鉴地平线方法，在此基础上进行补充和扩展，实现一套鲁棒可控的河流生成系统。

本书获多位业界高层、行业专家力荐

腾讯公司把自己技术人才多年研发的经验积累编篡出书，无疑是对中国游戏技术研发的巨大贡献。

——姚勇，北京永航科技有限公司CTO

从业的开发人员或有兴趣在相关技术方向发展的同学能从中获得行业中较新的且已经落地的技术的第一手资料。

——王祢，Epic Games China 首席引擎工程师

——金小刚，浙江大学-腾讯游戏智能图形创新技术联合实验室主任

本书由鹅厂游戏的技术大牛出品，记录和分享了在面对技术时代变迁时，在大型在线游戏作品中如何应用AI 技术和场景落地的经验、教训，以及他们的思辨路径。推荐给喜欢游戏产业，喜欢AI 新科技的朋友们。

——张志东，腾讯主要创办人

我们尝试将项目中积累沉淀的前沿技术方案与全行业共享，希望能激发出更多的想象力和创意，不断丰富游戏技术在不同场景、产业运用的可能，共同探索产业契合未来的可能路径。

——马晓轶，腾讯集团高级副总裁

作为《腾讯游戏开发精粹》的续作，本书维度更丰富、技术更前沿，希望为读者朋友们提供更好的阅读体验。同时，期待能以本书为契机，促进游戏行业更多的分享交流，推动游戏行业良性发展，助力游戏人成就游戏梦想。

——夏琳，腾讯游戏副总裁、腾讯游戏学堂院长

《腾讯游戏开发精粹Ⅱ》和时下的热词Metaverse（元宇宙）遥相呼应：腾讯游戏在计算机图形学、动画上的实践，工业化的生产流水线，各种AI 能力和应用，大世界的C/S 架构……凡此种种，均有助于读者搭建自己的虚拟世界。

——崔晓春，腾讯游戏副总裁、腾讯游戏公共研发运营体系负责人

对于正在从事游戏开发或对游戏开发好奇的读者，本书既可以拓展知识面，又可以对照着动手实践。

——徐成龙，腾讯互动娱乐天美工作室群技术中心副总经理

《腾讯游戏开发精粹Ⅱ》是一部技术好文集锦，囊括了当前游戏开发所必需的多种关键技术。

——陆遥，腾讯互动娱乐光子工作室群技术中心助理总经理

本书由腾讯游戏多位资深技术专家共同编撰，涵盖了游戏研发各重要领域的知识，代表了腾讯游戏前沿的技术实践。

——朱新其，腾讯互动娱乐魔方工作室群魔镜工作室总经理

《腾讯游戏开发精粹Ⅱ》贵在实战和实践，除技术和算法外，我们更能看到这些技术和算法是如何应用到具体的项目中最终面见玩家的，是一个有实战意义的完整分享。

——安柏霖，腾讯互动娱乐北极光工作室群技术总监

希望本书用心编撰的内容能给予读者更多启发，我们一起知行并进，持续探索前沿技术对游戏开发的内在提升。

——沈黎，腾讯互动娱乐 NExT Studios 负责人

用AI低成本制作自己的虚拟数字人？也行

虽然虚拟数字人这个概念大家说东说西，众说纷纭，并没有一个统一的完整定义，不过大家都认可的基本共识是，通过人工智能等技术驱动数字虚拟人物。机智客举个例子比如我们可以驱动图像中或者制作的某个人物或形象合成一个新的视频。那么，基于这个基本认知，能否做一个简单点的低成本的虚拟数字人呢？当然，也行啊。

低成本的概念，就是避免虚拟引擎等专业引擎再造独立的完整个人形象，只用基本的人工智能技术驱动一个图像中人物开口说话即可。这么一来，就显得简单多了吧。而这样的技术，不说现在，即便是之前一段时间，也已经出来了，只差整合了。

简单说就是，自己拍一个或者制作一张带自己（人物）的图像，然后用AI实现驱动，让人物开口说话。这个AI也往往不是一种技术，图片中数字人要开口说话，就要先开口。这个可以用wav2lip这样的AI程序。接下来就是，既然说了话，那么这个“话”呢，也就是语音内容怎么解决，你自己录就行了——哈哈，当然机智客是开玩笑的，如果自己拍，那就不是虚拟数字人了，而是实拍真人说话了。这个语言内容，当然需要合成了。而这个，则需要另外一个AI程序，语音合成。

这个技术，当属百度飞桨开源的了。PaddlePaddle开源出来的自己的Speech项目，可谓一记重拳。非常重磅，它可以让我们个人开发者调用他们训练好的模型做自己的语音合成和一些其他项目。在之前的文章里机智客已经说过了，就不多说了。而说到这个语音合成应用，这里暂时只有一个女声。如果用它，还无法切换其他语音。

其实呢，关于低成本虚拟数字人这块，可能关注人工智能相关资讯的朋友也知道，百度就推出了一个开源项目，就是用了这样的技术实现了一个虚拟数字人的简单制作。这个实现过程其实和机智客上面介绍的差不多，以前自己做过一个人工智能版刘德华帮忙相亲的视频，就类似于这样的低成本虚拟数字人。话说回来，在PaddlePaddle上开源的这个项目主要的是，开源作者是将百度飞桨PaddlePaddle的各个独立项目应用的整合，做出了这样一个虚拟数字人。

怎么样，看到今年（农历年）各个团队或大厂推出各自的虚拟人，有木有一点心痒痒的感觉，想不想做一个自己的虚拟人出来。如果预算有限，成本制约，可以用这个思路和相应AI技术来做一个自己的虚拟人出来。

ai生成方案（ai生成技术）

ai制作保时捷车标的步骤

要使用AI制作保时捷车标，需要注意以下几个步骤：
1. 收集保时捷车标的图片和资料。你可以在网络上搜索尽可能多的保时捷车标图片和相关资料，以便于在制作时有一个明确的样板和参考。
2. 打开AI，创建新文档。在新文档中选择所需的画布大小和颜色模式。
3. 导入保时捷车标的图片。在图层面板中，点击“文件” > “导入”，选择保时捷车标图片，然后将其拖拽至文档画布上。
4. 制作车标轮廓。使用“钢笔工具”或“形状工具”等工具，根据车标图片轮廓进行描绘和绘制。
5. 填充车标颜色。使用“填充工具”，在车标轮廓中填充所需的颜色。
6. 添加车标文字。使用“文本工具”添加保时捷车标的文字，例如“PORSCHE”或其他品牌标识。
7. 调整细节和颜色。在AI中使用“调整颜色”和“图形样式工具”等工具，调整车标的细节和颜色，以使其尽可能接近真实的保时捷车标。
8. 导出车标文件。在AI中，点击“文件” > “导出”，选择所需的文件格式和分辨率，然后保存车标文件。
需要注意的是，保时捷车标是一个商标，它具有严格的版权保护。在使用保时捷车标进行制作时，请遵守版权法规定，以避免侵犯版权行为。

ai运动产品生产模式有哪些

AIGC 即 AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容，它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。2022年AIGC高速发展，这其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。
2、AIGC有哪些应用价值？
AIGC将有望成为数字内容创新发展的新引擎。1）AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求。2）AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透从而孕育新业态新模式。3）助力“元宇宙”发展。通过AIGC加速复刻物理世界、进行无限内容创作，从而实现自发有机生长。

1）AIGC+传媒：写稿机器人、采访助手、视频字幕生成、语音播报、视频锦集、人工智能合成主播
2）AIGC+电商：商品3D模型、虚拟主播、虚拟货场
3）AIGC+影视：AI剧本创作、AI合成人脸和声音、AI创作角色和场景、AI自动生成影视预告片
4）AIGC+娱乐：AI换脸应用（如FaceAPP、ZAO）、AI作曲（如初音未来虚拟歌姬）、AI合成音视频动画
5）AIGC+教育：AI合成虚拟教师、AI根据课本制作历史人物形象、AI将2D课本转换为3D
6）AIGC+金融：通过AIGC实现金融资讯、产品介绍视频内容的自动化生产，通过AIGC塑造虚拟数字人客服
7）AIGC+医疗；AIGC为失声者合成语言音频、为残疾人合成肢体投影、为心理疾病患者合成医护陪伴
8）AIGC+工业：通过AIGC完成工程设计中重复的低层次任务，通过AIGC生成衍生设计，为工程师提供灵感
3、AIGC商业模式如何？
1）作为底层平台接入其他产品对外开放，按照数据请求量和实际计算量计算：GPT-3对外提供API接口，采用的四种模型分别采用不同的按量收费方式
2）按产出内容量收费：包括DALL·E、Deep Dream Generator等AI图像生成平台大多按照图像张数收费
3）直接对外提供软件：例如个性化营销文本写作工具AX Semantics则以约1900人民币/月的价格对外出售，并以约4800欧元/月的价格提供支持定制的电子商务版本。大部分C端AGC工具则以约80人民币/月的价格对外出售
4）模型训练费用：适用于NPC训练等个性化定制需求较强的领域
5）根据具体属性收费：例如版权授予（支持短期使用权、长期使用权、排他性使用权和所有权多种合作模式，拥有设计图案的版权）、是否支持商业用途（个人用途、企业使用、品牌使用等）、透明框架和分辨率等
4、AIGC的行业门槛及壁垒是什么？
1）打造一体化解决方案服务能力：AIGC本质上提供的是内容的生成工具，和传统的内容辅助编辑逻辑是相同的。采集、生产、媒资管理、分发消费等视频整个生命周期，一般都需要覆盖内容生成的全生命周期。
2）与行业的深度绑定关系：通过和行业形成深度绑定关系，接入相关平台或底层系统的，与原来的内容载体建立良好的合作关系，除去说明场景可行性外，还需要强调对方在基础架构上的配合意愿。
3）构建业务闭环：创作型的工具如何得到反馈的手段，需要新的模式形成闭环。需要从“拼接式”（需要大量的人工标注数据，只能针对具体任务，不会自我成长）到“进化式”（创造特定条件和核心能力，使之能够完成通用任务并自我成长），并与用户增加对话轮次、建立情感链接。
5、AIGC技术处于什么发展阶段？
2021年之前，AIGC生成的主要是文字，而新一代模型可以处理的格式内容包括：文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等等。AIGC被认为是继专业生产内容（PGC，professional-generated content）、用户生产内容（UGC，User-generated content）之后的新型内容创作方式，可以在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面，充分发挥技术优势。
2022年：AIGC高速发展，其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。
6、AIGC的发展面临什么挑战？
AIGC在引发全球关注的同时，知识产权、技术伦理将面临诸多挑战和风险。同时AIGC距离通用人工智能还有较大的差距。
1）知识产权争议。AIGC的飞速发展和商业化应用，除了对创作者造成冲击外，也对大量依靠版权为主要营收的企业带来冲击。
2）关键技术难点。AIGC距离通用人工智能还有较大差距，当前热门的AIGC系统虽然能够快速生成图像，但是这些系统未必能够真正理解绘画的含义，从而能够根据这些含义进行推理并决策。
3）创作伦理问题。部分开源的AIGC项目对生成的图像监管程度较低，数据集系统利用私人用户照片进行AI训练，侵权人像图片进行训练的现象屡禁不止。一些用户利用AIGC生成虚假名人照片等违禁图片，甚至会制作出暴力和性有关的画作。由于AI本身尚不具备价值判断能力，一些平台已经开始进行伦理方面的限制和干预，但相关法律法规仍处于真空阶段。
7、如何看待AIGC的未来趋势？
据李彦宏判断，未来AIGC将走过三个发展阶段：助手阶段、协作阶段、原创阶段。
在第一阶段，AIGC将辅助人类进行内容生产；
第二阶段，AIGC以虚实并存的虚拟人形态出现，形成人机共生的局面；
第三阶段则是原创阶段，AIGC将独立完成内容创作。Gartner预计，到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10%。
推动这一变化发生的驱动力在于：
1）核心技术升级不断发展。AIGC的三大基础能力包括内容孪生、内容编辑、内容创作，将随着产业发展而逐渐升级。
2）产品类型逐渐丰富。人工智能的不断发展及推进，也将使AIGC模态不再仅仅局限于文本、音频、视觉三种基本形态。嗅觉、触觉、味觉、情感等多重信息感知和认知能力将以数字化的形式传输并指导人工智能进行内容创作，甚至创造出酸甜苦辣外的另一种味道。
3）场景应用趋于多元。目前，AIGC已经在多个领域得到广泛应用，如金融、传媒、文娱、电商等，未来应用场景会进一步多元化。除应用场景的横向扩展外，场景与场景的融合交互也是未来的发展趋势之一。
4）生态建设日益完善。技术研发的不断创新将强有力地推动内容创作，提高生成内容质量，使内容更接近人类智力水平和审美标准，同时应用于各类行业各种场景。AIGC的繁荣发展将促进资产服务快速跟进，通过对生成内容的合规评估、资产管理、产权保护、交易服务等构成AIGC的完整生态链，并进行价值重塑，充分释放其商业潜力。
8、AIGC未来市场空间有多大？
随着标注数据累积、技术架构完善、内容行业对丰富度/事实性/个性化的要求越来越高，AIGC行业即将被推向前台。
在未来2-3年间，AIGC的初创公司和商业落地案例将持续增加。目前由人工智能生成的数据占所有数据的1%不到，根据Gartner预测，到2025年，人工智能生成数据占比将达到10%。根据《Generative AI：A Creative New World》的分析，AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。
9、AIGC的产业链分布如何？
我国的AIGC行业尚未发展成型，目前，AIGC代表公司较少，且上游还有众多欠缺。
国内的AIGC场景开发较少：在我国，由于技术发展不足以及投资环境的影响，AIGC大多被作为公司的部分业务、乃至相对边缘化的功能进行研发开发，独立运行的初创公司数量明显少于国外，大部分细分赛道的初创玩家在5家以下，这也间接导致了国内的AIGC场景开发较少。
AIGC应用场景深度不足：国内布局最多的赛道是写作和语音合成领域，虚拟人赛道刚刚开始兴起基本均停留在内容领域。而在国外延展领域得到了更为充分的挖掘，例如个性化文本生成、合成数据等赛道均是重点布局领域。此类业务拓展的综合性要求较高，需要客户方的数字化程度以及对对应行业的充分了解。
10、AIGC相关公司有哪些？
上市公司
300418 昆仑万维
业务布局：公司在AIGC领域已经投入了近两年的时间，国内最早布局AIGC领域的公司之一。公司成立了MusicX Lab，致力于打造领先的人工智能音乐生成技术，目前已正式销售AI作曲，具备成熟专业的全链路音乐制作和全球音乐发行能力。22Q3 MusicXLab再推10首新作AI歌曲，算法模型及AIGC能力不断优化提升。目前新歌已在国内外各大平台上线。
客户类型：22Q3在国内外各大平台再推新歌的基础上，也积极拓展了车企、教育、时尚、游戏、娱乐等各个行业的合作生态，达成了歌曲代销、车机音源、公播音乐、AI音乐辅学、品牌联名主题曲、有声书及视频配乐等落地业务。例如，MusicXLab与音乐公司达成歌曲代销合作，与头部车企达成AIGC战略合作，与游戏公司签约BGM长期合作，与教育机构达成AI音乐评价辅学合作等。先进科技的持续赋能和产品矩阵的不断丰富将为StarX发展注入强劲动力。
301270 汉仪股份
公司以技术驱动设计，近年来针对字库产品设计、生产、传输、储存到识别的全业务链条进行持续不断的研发投入，实现了全面的技术储备以保证公司业务持续高效的发展。同时，公司紧随信息技术、人工智能的发展步伐，及时将先进的信息技术应用于字库行业，形成了以大数据、人工智能为基础的技术储备。
300364 中文在线
公司已推出AI绘画功能和AI文字辅助创作功能，其中AI文字辅助创作功能已上线，该功能已向公司旗下17K文学平台全部作者开放。公司深度结合作者的真实写作场景，作者在使用AIGC功能时，通过针对不同的描写场景填写关键词和辅助短语，即可生成对应的文字内容描写，提高写作效率。目前可针对人物、物品等进行AI辅助创作，并针对不同的作品类别如古风、都市等进行语言调整，带来最佳的内容产出体验，大幅提升创作效率和内容的可读性。
000681 视觉中国
公司在AI方面持续投入，已发售数轮AI数字藏品，并使用AIGC方式创作图片内容，目前平台仍在大力投入AI布局。
300624 万兴科技
公司已布局虚拟数字人、虚拟场景、虚拟直播等创新业务领域；近日在2022全球元宇宙大会论坛上宣布布局AIGC赛道，公司旗下首款AI绘画软件“万兴AI绘画”正式开启公测。
300229 拓尔思
公司已落地了一批服务型虚拟人项目，其中与广东省共建“南方乡村振兴新农人AI数智赋能平台”，定位于农产品直播内容智能创作的AIGC在线服务平台，主要面向农产品电商主播提供直播脚本智能创作、带货虚拟人全链租用等知识赋能服务。
2022年世界杯举办期间，公司将利用自研互联网大数据资讯平台，对世界杯相关的热点和话题进行大数据分析和研判，通过AIGC的内容自动创作和虚拟数字人进行联合，开展“大数据看世界杯”的虚拟数字人系列服务。
002657中科金财
今年服贸会期间，公司发布了中科金财“元宇宙技术服务矩阵”，其中，公司基于WEB3.0规则架构，研发了数字人内容制作引擎、元宇宙场景开发工具，并通过AIGC的企业级内容互动创作平台，实现与中科金财元宇宙数字化营销平台“觅际”融合，公司作为邮储银行北京分行在服贸会上的合作伙伴，通过上述技术服务，首次实现了“沉浸式购物+数字人民币”场景落地。
BIDU 百度
在9月23日举办的2022万象·百度移动生态大会上，百度发布了AI助理，覆盖了各种AIGC应用，包括AI自动生成文字、图片以及图片转换成视频。借助AIGC的力量，百度希望为现有的500多万百家号创作者带来一套AI生产内容工具，帮助他们更快更好地产出视频内容，从而增加百度百家号等产品的用户粘性，以反击头部短视频平台。目前百度已经和数十家权威媒体成立“AIGC媒体联盟”。
300130 新国都
公司全资子公司新国都智能基于图像深度学习、计算机视觉等前沿AI技术，积极探索AI人工智能技术在AIGC、智能驾驶等领域的应用。
0700 腾讯
腾讯AI Lab基于自己的多模态学习及生成能力在游戏领域进行了全流程的布局。「绝悟」AI通过强化学习的方法来模仿真实玩家，包括发育、运营、协作等指标类别，以及每分钟手速、技能释放频率、命中率、击杀数等具体参数，让AI更接近正式服玩家真实表现，将测试的总体准确性提升到95%。目前腾讯绝悟在环境观测、图像信息处理、探索效率等方面的创新算法已经突破了可用英雄限制（英雄池数量从40增为100 ），让 AI 完全掌握所有英雄的所有技能并达到职业电竞水平，能应对高达10的15次方的英雄组合数变化。目前，腾讯AI Lab还与腾讯 AI Lab 还与王者荣耀联合推出了AI开放研究平台「开悟」，并积极举办相关赛事。
MFST 微软
微软亚洲研究院支持图像变为动态、文本生成视频、文本生成图像、图像补全、图像生成的NUWA-Infinity
BABA 阿里巴巴
阿里巴巴智能设计实验室研发虚拟模特塔玑及AI视觉物料生成系统阿里鹿班。
NVDA 英伟达
在视觉生成研究领域始终位于前沿，代表作品包括CycleGAN、GauGAN、EditGAN、GANverse3D、Instant NeRF等。
未上市公司
小冰公司
成立时间及融资轮次：2020年 A轮（估值已达10亿美元独角兽，高瓴领投）
AIGC相关亮点：作为“AI being”派虚拟人。小冰的产品虚拟人、音频生成、视觉创造、文本创造、虚拟社交、Game AI等。
客户范围：客户已覆盖金融、智能车机、零售、体育、纺织、地产、文旅等十多个垂直领域，并提出了以“人力”的逻辑去进行商业报价的虚拟人商业模式。
DeepMusic（灵动音科技）
成立时间及融资轮次：2018年 A轮（TME领投，单轮融资数千万人民币）
AIGC相关亮点：产品包括针对视频生成配乐的配乐猫、支持非音乐专业人员创作的口袋音乐、可AI生成歌词的 LYRICA、AI作曲软件LAZYCOMPOSER。目前已与国内多家音乐平台厂商达成合作。其音乐标注团队已形成了全球最精确的话语歌曲音乐信息库。
倒映有声
成立时间及融资轮次：2019年 Pre-A轮（中文在线投资，单轮融资千万人民币级）
AIGC相关亮点：倒映有声通过神经渲染技术快速构建AI数字分身，通过语音+图像生成技术，生成和驱动数字分身的唇形、表情、动作、肢体姿态，创造表情自然、动作流畅、语音充满情感的高拟真度数字分身IP。2021年3月倒映有声和中央广播电视总台音频客户端「云听」签署战略合作协议。
rct AI
成立时间及融资轮次：2018年 A3轮（元宇宙资本和Springwind Ventures领投，单轮融资额超千万美元）
AIGC相关亮点：通过简单设计并调整不同的参数，rct AI的混沌球（Chaos Box）算法可以在游戏中大规模地轻松生成具有智能意识的虚拟角色。他们的行为和对话不会重复，皆为动态生成。目前，rct AI已凭借核心技术Chaos Box帮助了10余家企业，完成包括对战游戏、虚拟人铸造等多种类型的项目，与世界范围内 20+ 游戏厂商建立了深入合作，触达超过 2 亿用户。
超参数
成立时间及融资轮次：2019年 B轮（红杉中国领投，估值已达10亿独角兽，单轮融资1亿美元）
AIGC相关亮点：超参数科技提供的AI bot支持玩家陪玩、多人团队竞技（球球大作战）、非完美信息博弈AI（斗地主、德扑、麻将等）等。目前，超参数AI Bot已在多款千万日活的产品中上线，每日在线数峰值将近百万，业内率先实现在3D FPS领域的大规模商业化落地。
影谱科技
成立时间及融资轮次：2018年 D轮（单轮融资13.6亿元，商汤科技领投）
AIGC相关亮点：在视频生成相关领域支持结构化视觉分析、影像自动合成技术、智能视频编辑、视频内容生产等。
Zyro
围绕垂直业务场景，结合业务knowhow 组织相关AIGC能力
围绕电商场景，通过AIGC生成网站搭建过程中所需的各类素材，具体业务包括针对性生成公司介绍、企业价值、Slogan、自动提升图片清晰度、自动生成logo等。
聆心智能
基于多模态对话生成系统，该公司专注于针对精神心理的AI驱动的高质量数字疗法，让AI围绕认知、情绪和行为三个维度对用户进行评估和干预，生成千人千面的情绪治疗方案，目前已与北医六院、湘雅二院、中日友好医院、清华大学玉泉医院等达成合作。
OpenAI
将其底层模型对外开放商用，开创基础设施型的商业模式。GPT-3目前已经开始对外提供API，并分为四种模型按照用量对外收费。
Gliacloud
输入文本链接，软件能够自动对其中的标题和文字进行区分表示，并根据不同层级自动匹配素材和文字的转场、格式等，进而形成说明式的视频。该方式能够增加10倍的视频产量。类似公司包括：Gliacloud、Synths.video、lumen5、Pencil。
Rosebud.ai
Rosebud.ai能够生成非真实的人脸图像，并在该图像中匹配相关衣物等所需素材。此外，模型面孔可以根据对应受众的相关数据进行调整。该公司声称，其生成模型能够使活动点击率提升22%。

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